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Enregistrement W2913620608 · doi:10.1080/17483107.2018.1527957

A scoping review of powered wheelchair driving tasks and performance-based outcomes

2019· review· en· W2913620608 sur OpenAlexafffund
Catherine Bigras, Dolapo Deborah Owonuwa, William C. Miller, Philippe S. Archambault

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesAGE-WELL
Mots-clésPsycINFOCINAHLVariety (cybernetics)Task (project management)MEDLINEApplied psychologyHuman factors and ergonomicsWheelchairPoison controlComputer sciencePsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineEngineeringMedical emergencyArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Wheelchairs and scooters promote participation and have positive effects on quality of life. However, powered wheelchairs (PW) use can be challenging and can pose safety concerns. Adequate PW assessment and training is important. There is a wide variety of tasks and PW driving assessment measures used for training and assessing PW driving ability in the literature and little consensus as to which tasks and outcomes are the most relevant. A scoping review of the literature was performed in order to characterize this extensive variety of tasks and performance-based outcomes used for training and assessing PW skills.Methods: A search of the literature was conducted in January 2017. Four databases were searched: CINAHL, Embase, PsycInfo and Medline. Articles were included if they contained at least one PW driving task.Results: 827 articles were screened and 48 articles were retained. PW driving tasks from each article were identified and categorized in terms of the environment in which they were performed: Driving in a controlled environment, ecological driving tasks, 2D virtual environment (VE) tasks, 3D VE tasks. The assessment measures formed a separate category. Subjective and objective performance-based outcomes related to PW driving were also identified and grouped into outcomes assessing speed and outcomes assessing accuracy.Conclusion: This scoping review provides an overview of tasks and performance outcomes used in the literature when training and assessing PW skills. The results of this review could guide future research when choosing appropriate tasks and performance outcomes for PW driving ability.Implications for rehabilitationThere is wide variety of tasks and performance-based outcomes for PW driving.Results showed that available assessment measures are not commonly used in research and that tasks used often lacked consistency across studies.New methods to measure the interaction of speed and accuracy are needed.The contents of this review could be used by researchers as a starting point when designing a PW task and selecting appropriate performance-based outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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